2021Java面试题合集-Redis面试题70道.pdf

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1、概述1.什么是Red is?Redis是一个使用C语言写成的，开源的高性能key-value非关系缓存数据库。它支持存储的value类型相对更多，包括string（字符串）、list（链表）、set（集合）、zset（sorted set-有序集合）和hash（哈希类型）。Red is的数据都基于缓存的，所以很快，每秒可以处理超过10万次读写操作，是已知性能最快的Key-Value DB。Redis也可以实现数据写入磁盘中，保证了数据的安全不丢失，而且Red is的操作是原子性的。2.Redis有哪些优缺点？优点。读写性能优异，Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/

2、s。支持数据持久化，支持AOF和RDB两种持久化方式。支持事务，Redis的所有操作都是原子性的，同时Red is还支持对几个操作合并后的原子性执行。数据结构丰富，除了支持string类型的value外还支持hash、set、zset、list等数据结构。支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离。缺点。数据库容量受到物理内存的限制，不能用作海量数据的高性能读写，因此Red is适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。Redis不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的IP才能恢复。主机宕机，宕机前有部分

3、数据未能及时同步到从机，切换IP后还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性。Redis较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。为避免这一问题，运维人员在系统上线时必须确保有足够的空间，这对资源造成了很大的浪费。3.使用redis有哪些好处？速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap,HashMap的优势就是蛰找和操作的时间复杂度都很低 (2)支持丰富数据类型，支持string,list,set,sorted set,hash(3)支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行(4)丰富的特性：可用于缓存，消息，按keyig置过期

4、时间，过期后将会自动删除4.为什么要用Redis/为什么要用缓存主要从“高性能”和“高并发 这两点来看待这个问题。高性能：。假如用户第一次访问数据库中的某些数据。这个过程会比较慢，因为是从硬盘上读取的。将该用户访问的数据存在数缓存中，这样下一次再访问这些数据的时候就可以直接从缓存中获取了。操作缓存就是直接操作内存，所以速度相当快。如果数据库中的对应数据改变的之后，同步改变缓存中相应的数据即可！高并发：。直接操作缓存能够承受的请求是远远大于直接访问数据库的，所以我们可以考虑把数据库中的部分数据转移到缓存中去，这样用户的一部分请求会直接到缓存这里而不用经过数据库。5.为什么要用Redis而不用ma

5、p/guava做缓存？缓存分为本地缓存和分布式缓存。以Java为例，使用自带的m叩 或 者guava实现的是本地缓存，最主要的特点是轻量以及快速，生命周期随着jvm的销毁而结束，并且在多实例的情况下，每个实例都需要各自保存一份缓存，缓存不具有一致性。使用redis或memcached之类的称为分布式缓存，在多实例的情况下，各实例共用一份缓存数据，缓存具有一致性.缺点是需要保持redis或memcached服务的高可用，整个程序架构上较为复杂。6.Redis为什么这么快 1、完全基于内存，绝大部分请求是睇的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap,HashM叩的优势就是杳找和操作

6、的时间复杂度都是0(1)；2、数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；3、采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗CPU,不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；4、使用多路I/。复用模型，非阻塞I0；5、使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM机 制，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；7.Redis有哪些数据类型Redis主要有5种数据类型，包括String,List,Set,Z

7、set,H a sh,满足大部分的使用要求数据类型可以存储的值操作应用场悬String字注串、整数或者浮点数List列表Set无序集合Hash包含键值对的无序教表ZSet有序集合走整个字符序或者字符品的其中一部分执行操作对 朝 和 浮 点 朝 行吕增或者皂减操作从两途压人或者理出元素有单个或者多个元素进行修鹑，艮保备一个花围内的元素添加.获取.移除单检查一个元素是否存在于集合中计算交集、并集、差集从集合里面随机获取元素添加.获取、移除单馒跳获取所有提值充检查其个整是否存在添加.获取.删除元素根据分值定围或者成员来获取元素计算一个建的排名做简单的键值对缓存存储一些列表型的数据结构，类似粉丝列表、

8、文章的评论列表之类的数据交集、并集、差集的操作，比如交集，可以把两个人的粉丝列表整一个交集结构化的数据,比如f对象去重但可以排序，如获取排名前几名的用户8.Redis的应用场景 计数器可以对String进行自增自减运算，从而实现计数器功能.Redis这种内存型数据库的读写性能非常高，很适合存储频繁读写的计数量。缓存将热点数据放到内存中，设置内存的最大使用量以及淘汰策略来保证缓存的命中率。会话缓存可以使用Redis来统一存储多台应用服务器的会话信息.当应用服务器不再存储用户的会话信息，也就不再具有状态，一个用户可以请求任意一个应用服务器，从而更容易实现高可用性以及可伸缩性。全页缓存（FPC）除基

9、本的会话token之外，Redis还提供很简便的FPC平台。以Magent。为例，Magent。提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。此外，对W ordPress的用户来说，Pantheon有一个非常好的插件wp-re d is,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。查找表例 如DNS记录就很适合使用Redis进行存储。查找表和缓存类似，也是利用了 Redis快速的查找特性。但是查找表的内容不能失效，而缓存的内容可以失效，因为缓存不作为可靠的数据来源。消息队列（发布/订阅功能）List是一f双向链表，可以通过Ipush和rpop写入和读取消息。不过最好使用Kafka、Rabb

10、itMQ等消息中间件。分布式锁实现在分布式场景下，无法使用单机环境下的锁来对多个节点上的进程进行同步。可以使用Redis自带的SETNX命令实现分布式锁，除此之外，还可以使用官方提供的Red Lock分布式锁实现。其它Set可以实现交集、并集等操作，从而实现共同好友等功能。ZSet可以实现有序性操作，从而实现排行榜等功能。9.持久化什么是Redis持久化？持久化就是把内存的数据写到磁盘中去，防止服务宕机了内存数据丢失。10.Redis的持久化机制是什么？各自的优缺点?Redis提供两种持久化机制RDB（默认）和AOF机制:RDB:是Redis DataBase缩写快照RD B是Red is默认

11、的持久化方式。按照一定的时间将内存的数据以快照的形式保存到硬盘中，对应产生的数据文件为dum p.rdb.通过配置文件中的save参数来定义快照的周期。内存中的数据对象-rd bSav ev-rdbLoad-磁盘中的RDB文件优点：1、只有一个文件dum p.rdb,方便持久化。2、容灾性好，一个文件可以保存到安全的磁盘。3、性能最大化，fork子进程来完成写操作，让主进程继续处理命令，所以是I。最大化。使用单独子进程来进行持久化，主进程不会进行任何I。操作，保证了 redis的高性能4.相对于数据集大时，比AOF的启动效率更高。缺点:1、数据安全性低。RDB是间隔一段时间进行持久化，如果持久

12、化之间redis发生故障，会发生数据丢失。所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候）2、AOF（Append-only file）持久化方式：是指所有的命令行记录以redis命令请求协议的格式完全持久化存储）保存为aof文件。AO F:持久化：AOF持久化很叫ppend Only File持久化），则是将Red is执行的每次写命令记录到单独的日志文件中，当重启Red is会重新将持久化的日志中文件恢复数据。当两种方式同时开启时，数据恢复Redis会优先选择AOF恢复AOFI flushAppendOnlyFile 服务端;I磁盘中的AOF文 件i|优点：1、数据安全，aof持久化可以配置app

13、endfsync属性，有 alw ays,每进行一次命令操作就记录至！la o f文件中一次。2、通过append模式写文件，即使中途服务器宕机，可以通过redis-check-aof工具解决数据一致性问题。3、AOF机制的rewrite模式。AOF文件没被rewrite之 前（文件过大时会对命令进行合并重写），可以删除其中的某些命令（比如误操作的flushall）缺点：1、AOF文件比RDB文件大，且恢复速度慢。2、数据集大的时候，比 rdb启动效率低。俩种持久化的优缺点是什么？。AOF文件比RDB更新频率高，优先使用AOF还原数据.。AOF比RDB更安全也更大o R D B ttA O F

14、 i?。如果两个都配了优先加载AOF11.如何选择合适的持久化方式 一般来说，如果想达到足以媲美PostgreSQL的数据安全性，你应该同时使用两种持久化功能。在这种情况下，当 Redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据，因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件保存的数据集要完整。如果你非常关心你的数据，但仍然可以承受数分钟以内的数据丢失，那么你可以只使用RDB持久化。有很多用户都只使用AOF持久化，但并不推荐这种方式，因为定时生成RDB快 照（snapshot）非常便于进行数据库备份，并且RDB恢复数据集的速度也要比AOF恢复的速度要快，除此之外，使用RDB还可以避

15、免AOF程序的bug。如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在，你也可以不使用任何持久化方式。12.Redis持久化数据和缓存怎么做犷容？如果Red is被当做缓存使用，使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Red is被当做一个持久化存储使用，必须使用固定的1主从架构-读写分离-水平扩容支撑读高并发redis replication 的核心机制 redis采用异步方式复制数据到slave节点，不过redis2.8开始，sve node会周期性地确认自己每次复制的数据量；一个master node是可以配置多个slave node的;slave node也可以连接其他的slave node;s

16、lave node做复制的时候，不会block master node的正常工作；slave node在做复制的时候，也不会block对自己的查询操作，它会用旧的数据集来提供服务；但是复制完成的时候，需要删除旧数据集，加载新数据集，这个时候就会暂停对外服务了；slave node主要用来进行横向扩容，做读写分离，扩容的slave node可以提高读的吞吐量。如果采用了主从架构，那么建议必须开启master node的持久化，不建议用slave node作为master node的数据热备，因为那样的话，如果你关掉master的持久化，可能在master宕机重启的时候数据是空的，然后可能一经过复

17、制，slave node的数据也丢了。另外，master的各种备份方案，也需要做.万一本地的所有文件丢失了，从备份中挑选一份rdb去恢复master,这样才能确保启动的时候，是有数据的，即使采用了后续讲解的高可用机制，slave node 可以自动接管 master node,但也可能 sentinel 还没检测到 master failure,masternode就自动重启了，还是可能导致上面所有的slave node数据被清空。redis主从复制的核心原理 当启动一个slave node的时候，它会发送一个PSYNC命令给master node.如果这是slave node初次连接至11m

18、aster node,那么会触发一次fu ll resynchronization全量复制。止 匕 时master会启动一t后台线程，开始生成T 分 RD B快照文件，同时还会将从客户端client新收到的所有写命令缓存在内存中。RDB文件生成完毕后，master会将这个RDB发送给slave,sgve会先写入本地磁盘，然后再从本地磁盘加载到内存中，接 着master会将内存中缓存的写命令发送到slave,slave也会同步这些数据。sgve node如果跟master node有网络故障，断开了连接，会自动重连，连接之后master node仅会复制给slave部分缺少的数据。RDB持久化过

19、程原理1.当从库和主库建立MS关系后，会向主数据库发送SYNC命令2.主库接收到SYNC命令后会开始在后台保存快照（RDB持久化过程）,并将期间接收到的写命令缓存起来3.当快照完成后，主Redis会将快照文件和所有缓存的写命令发送给从Redis4.从Redis接收到后，会载入快照文件并且执行收到的缓存的命令5.之后，主Redis每当接收到写命令时就会将命令发送从R edis,从而保证数据的一致缺点所有的slave节点数据的复制和同步都由master节点来处理，会照成master节点压力太大，使用主从从结构来解决35.Red is集群的主从复制模型是怎样的？为了使在部分节点失败或者大部分节点无法

20、通信的情况下集群仍然可用，所以集群使用了主从复制模型，每个节点都会有N-1个复制品36.生产环境中的redis是怎么部署的？redis cluster,10台机器，5台机器部署了 redis主实例，另外5台机器部署了 redis的从实例，每个主实例挂了一个从实例，5个节点对外提供读写服务，每个节点的读写高峰qps可能可以达到每秒5万，5台机器最多是25万读写请求/s。机器是什么配置？32G内存+8核CPU+1T磁盘，但是分配给redis进程的是10g内存，一般线上生产环境，redis的内存尽量不要超过1 0 g,超过10g可能会有问题.5台机器对夕隈供读写，一共有50g内存。因为每个主实例都挂

21、了一个从实例，所以是高可用的，任何一个主实例宕机，都会自动故障迁移，redis从实例会自动变成主实例继续提供读写服务。你往内存里写的是什么数据？每条数据的大小是多少？商品数据，每条数据是10kb。100条数据是1mb,10万条数据是1g。常驻内存的是200万条商品数据，占用内存是2 0 g,仅仅不到总内存的5 0%,目前高峰期每秒就是3500左右的请求量。其实大型的公司，会有基础架构的team负责缓存集群的运维。37.说说Redis哈希槽的概念？Redis集群没有使用一致性hash,而是引入了哈希槽的概念，Redis集群有16384个哈希槽，每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定

22、放置哪个槽，集群的每个节点负责一部分hash槽。38.Red is集群会有写操作丢失吗？为什么？Redis并不能保证数据的强一致性，这意味这在实际中集群在特定的条件下可能会丢失写操作。39.Red is集群之间是如何复制的?异步复制40.Red is集群最大节点个数是多少?16384个41.Red is集群如何选择数据库？Redis集群目前无法做数据库选择，默认在。数据库。分区42.Redis是单线程的，如何提高多核CPU的利用率？可以在同一个服务器部署多个Red is的实例，并把他们当作不同的服务器来使用，在某些时候，无论如何一个服务器是不够的，所以，如果你想使用多个CPU,你可以考虑一下分

23、片(sha rd)。43.为什么要做Redis分区？分区可以让Redis管理更大的内存，Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区，你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升，Redis的网络带宽也会随着计算机T O 网卡的增加而成倍增长。44.你知道有哪些Redis分区实现方案？客户端分区就是在客户端就已经决定数据会被存储到哪个redis节点或者从哪个redis节点读取。大多数客户端已经实现了客户端分区。代理分区意味着客户端将请求发送给代理，然后代理决定去哪个节点写数据或者读数据。代理根据分区规则决定请求哪些Redis实例，然后根据Redi

24、s的响应结果返回给客户端.redis和memcached的一种代理实现就是T we m proxy 查询路由(Query routing)的意思是客户端随机地请求任意f redis实例，然后由Redis将请求转发给正确的Redis节点。Redis Cluster实现了一种混合形式的查询路由，但并不是直接将请求从一个redis节点转发到另一个redis节点，而是在客户端的帮助下直接redirected到正确的redis节点。45.Red is分区有什么缺点?涉及多个key的操作通常不会被支持.例如你不能对两个集合求交集，因为他们可能被存储到不同的Redis实 例（实际上这种情况也有办法，但是不能

25、直接使用交集指令）。同时操作多个key,则不能使用Redis事务.分区使用的粒度是k e y,不能使用一个非常长的排序key存储一个数据集（The partitioninggranularity is the key,so it is not possible to shard a dataset with a single huge key like a verybig sorted set）当使用分区的时候，数据处理会非常复杂，例如为了备份你必须从不同的Redis实例和主机同时收集RDB/AOF文件。分区时动态扩容或缩容可能非常复杂。Redis集群在运行时增加或者删除Redis节点，能做到

26、最大程度对用户透明地数据再平衡，但其他一些客户端分区或者代理分区方法则不支持这种特性.然而，有一种预分片的技术也可以较好的解决这个问题。分布式问题46.Red is实现分布式锁 Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，且多客户端对Red is的连接并不存在竞争关系Redis中可以使用setNx命令实现分布式锁。当且仅当key不存在，将key的值设为value。若给定的key已经存在，贝U setNx不做任何动作 SETNX是 SET if Not exists（如果不存在，则SET）的简写。返回值：设置成功，返回1。设置失败，返回0。127.0.0.1：6379 se

27、tnx lock-key ualuel setnx lock-key ualue2 get lock-keyMualuelM 使用setNx完成同步锁的流程及事项如下：使用SETNX命令获取锁，若返回0（key已存在，锁已存在）则获取失败，反之获取成功 为了防止获取锁后程序出现异常，导致其他线程/进程调用setNx命令总是返回0而进入死锁状态,需要为该key设置一个“合理”的过期时间释放锁，使用DEL命令将锁数据删除47.如何解决Redis的并发竞争Key问题 所 谓Redis的并发竞争Key的问题也就是多个系统同时对一个key进行操作，但是最后执行的顺序和我们期望的顺序不同，这样也就导致了结

28、果的不同！推荐一种方案：分布式锁（zookeeper和redis都可以实现分布式锁）。（如果不存在Redis的并发竞争Key问题，不要使用分布式锁，这样会影响性能）基于zookeeper临时有序节点可以实现的分布式锁。大致思想为：每个客户端对某个方法加锁时，在zookeeper上的与该方法对应的指定节点的目录下，生成一个唯一的瞬时有序节点。判断是否获取锁的方式很简单，只需要判断有序节点中序号最小的一个。当释放锁的时候，只需将这个瞬时节点删除即可。同时，其可以避免服务宕机导致的锁无法释放，而产生的死锁问题。完成业务流程后，删除对应的子节点释放锁。在实践中，当然是从以可靠性为主。所以首推Zooke

29、eper。48.分布式Redis是前期做还是后期规模上来了再做好？为什么？既然Redis是如此的轻量（单实例只使用1M内存），为防止以后的扩容，最好的办法就是一开始就启动较多实例。即便你只有一台服务器，你也可以一开始就让Red is以分布式的方式运行，使用分区，在同一台服务器上启动多个实例。一开始就多设置几个Red is实例，例如32或者64个实例，对大多数用户来说这操作起来可能比较麻烦，但是从长久来看做这点牺牲是值得的。这样的话，当你的数据不断增长，需要更多的Redis服务器时，你需要做的就是仅仅将Redis实例从一台服务迁移到另外一台服务器而已（而不用考虑重新分区的问题）.一旦你添加了另一

30、台服务器，你需要将你一半的Red is实例从第一台机器迁移到第二台机器。49.什么是 RedLock Redis官方站提出了一种权威的基于Redis实现分布式锁的方式名叫Red/ock,此种方式比原先的单节点的方法更安全。它可以保证以下特性：1.安全特性：互斥访问，即永远只有一个client能拿到锁2.避免死锁：最终client都可能拿到锁，不会出现死锁的情况，即使原本锁住某资源的clientcrash 了或者出现了网络分区3.容错性：只要大部分Redis节点存活就可以正常提供服务缓存异常50.什么是redis穿透？就是用户请求透过redis去请求mysql服务器，导致mysql压力过载。但一

31、个web服务里，极容易出现瓶颈的就是mysq I,所以才让red is去分担mysq I的压力,所以这种问题是万万要避免的解决方法：1.从缓存取不到的数据，在数据库中也没有取到，这时也可以将key-value对写为key-null,缓存有效时间可以设置短点，如30秒（设置太长会导致正常情况也没法使用）。这样可以防止攻击用户反复用同一个id暴力攻击2.接口层增加校验，如用户鉴权校验，id做基础校验，id=0的直接拦截；3.采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的bitm ap中，一个一定不存在的数据会被这个bitm ap拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力51.什么是redi

32、s雪崩？就是redis服务由于负载过大而宕机，导致mysql的负载过大也宕机，最终整个系统瘫痪解决方法：1.red is集群，将原来一个人干的工作，分发给多个人干2.缓存预热（关闭外网访问，先开启m ysql,通过预热脚本将热点数据写入缓存中，启动缓存。开启外网服务）3.数据不要设置相同的生存时间，不然过期时，red is压力会大52.什么是redis穿透?高并发下，由于一个key失效，而导致多个线程去mysql查同一业务数据并存到redis（并发下，存了多份数据），而一段时间后，多份数据同时失效.导致压力骤增解决方法：1.分级缓存（缓存两份数据，第二份数据生存时间长一点作为备份，第一份数据用

33、于被请求命中，如果第二份数据被命中说明第一份数据已经过期，要去mysql请求数据重新缓存两份数据）2.计划任务（假如数据生存时间为30分钟，计划任务就20分钟执行一次更新缓存数据）53.缓存预热缓存预热就是系统上线后，将相关的缓存数据直接加载到缓存系统。这样就可以避免在用户请求的时候，先查询数据库，然后再将数据缓存的问题！用户直接直询事先被预热的缓存数据！解决方案1.直接写个缓存刷新页面，上线时手工操作一下；2.数据量不大，可以在项目启动的时候自动进行加载；3.定时刷新缓存；54.缓存降级 当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还

34、是可用的，即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级，也可以配置开关实现人工降级。缓存降级的最终目的是保证核心服务可用，即使是有损的.而且有些服务是无法降级的（如加入购物车、结算）。在进行降级之前要对系统进行梳理，看看系统是不是可以丢卒保帅；从而梳理出哪些必须誓死保护，哪些可降级；比如可以参考日志级别设置预案：1 .一般：比如有些服务偶尔因为网络抖动或者服务正在上线而超时，可以自动降级；2.警告：有些服务在一段时间内成功率有波动（如在95100%之间），可以自动降级或人工降级，并发送告警；3.错误：比如可用率低于9 0%,或者数据库连接池被打爆了，或者访问量突然猛增到系统能承受的最大

35、阀值，此时可以根据情况自动降级或者人工降级；4.严重错误：比如因为特殊原因数据错误了，此时需要紧急人工降级。服务降级的目的，是为了防止Redis服务故障，导致数据库跟着一起发生雪崩问题。因此，对于不重要的缓存数据，可以采取服务降级策略，例如一个比较常见的做法就是，Redis出现问题，不去数据库查询，而是直接返回默认值给用户。55.热点数据和冷数据 热点数据，缓存才有价值 对于冷数据而言，大部分数据可能还没有再次访问到就已经被挤出内存，不仅占用内存，而且价值不大。频繁修改的数据，看情况考虑使用缓存 对于热点数据，比如我们的某IM产品，生日祝福模块，当天的寿星列表，缓存以后可能读取数十万次。再举个

36、例子，某导航产品，我们将导航信息，缓存以后可能读取数百万次。数据更新前至少读取两次，缓存才有意义。这个是最基本的策略，如果缓存还没有起作用就失效了，那就没有太大价值了。那存不存在，修改频率很高，但是又不得不考虑缓存的场景呢？有！比如，这个读取接口对数据库的压力很大，但是又是热点数据，这个时候就需要考虑通过缓存手段，减少数据库的压力，比如我们的某助手产品的，点赞数，收藏数，分享数等是非常典型的热点数据，但是又不断变化，此时就需要将数据同步保存到Redis缓存，减少数据库压力。56.缓存热点key缓存中的一个Key(比如一个促销商品)，在某个时间点过期的时候，恰好在这个时间点对这个Key有大量的并

37、发请求过来，这些请求发现缓存过期一般都会从后端DB加载数据并回设到缓存，这个时候大并发的请求可能会瞬间把后端DB压垮。解决方案对缓存查询加锁，如果KEY不存在，就加锁，然后查DB入缓存，然后解锁；其他进程如果发现有锁就等待，然后等解锁后返回数据或者进入DB查询常用工具57.Redis支持的Java客户端都有哪些？官方推荐用哪个？Redisson、Jedis、lettuce等等，官方推荐使用Redisson。58.Redis和Redisson有什么关系？Redisson是一个高级的分布式协调Redis客服端，能帮助用户在分布式环境中轻松实现一些Java的对象(Bloom filter,BitSe

38、t,Set,SetMultimap,ScoredSortedSet,SortedSet,Map,ConcurrentMap,List,ListMultimap,Queue,BlockingQueue,Deque,BlockingDeque,Semaphore,Lock,ReadWriteLock,AtomicLong,CountDownLatch,Publish/Subscribe,HyperLogLog)o59.Jed is与Redisson对比有什么优缺点？Jedis是Redis的Java实现的客户端，其API提供了比较全面的Redis命令的支持；Redisson实现了分布式和可扩展的Ja

39、va数据结构，木RJedis相比，功能较为简单，不支持字符串操作，不支持排序、事务、管道、分区等Redis特性。Redisson的宗旨是促进使用者对Redis的关注分离，从而让使用者能够将精力更集中地放在处理业务逻辑上。其他问题60.Redis与Memcached的区别两者都是非关系型内存犍值数据库，现在公司一般都是用Redis来实现缓存，而且Redis自身也越来越强大了！Redis与Memcached主要有以下不同：对比参数RedisMemcached类型1.支持内存2.非关系型数据库1.支持内存2.键值对形式3.缓存形式数据存储类型1.String 2.List 3.Set 4.Hash

40、5.Sort S e t【俗称ZSet1.文本型2.二进制类型查询【操作】类型1.批量操作2.事务支持3.每个类型不同的CRUD1.常用的CRUD 2.少量的其他命令附加功能1.发布/订阅模式2.主从分区3.序列化支持4.脚本支持【Lua脚本】1 多线程服务支持网络I0模型1.单线程的多路I0 复用模型1 .多线程，非阻塞I。模式事件库自封转简易事件库AeEvent贵族血统的LibEvent事件库持久化支持1.RDB2.AOF不支持集群模式原生支持cluster模式，可以实现主从复制，读写分离没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据内存管理机制在 Redis中，并不是所有数

41、据都一直存储在内存中，可以将一些很久没用的 value交换到磁盘Memcached的数据则会一直在内存中，Memcached将内存分割成特定长度的块来存储数据，以完全解决内存碎片的问题。但是这种方式会使得内存的利用率不高，例如块的大小 为 128 b yte s,只存储100 bytes的数据，那么剩下的28 bytes就浪费掉了。适用场景复杂数据结构，有持久化，高可用需求，value存储内容较大纯key-value,数据量非常大，并发量非常大的业务I.m em cached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型2.redis的速度比memcached快很多3

42、.red is可以持久化其数据61.如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性?你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？一般来说，就是如果你的系统不是严格要求缓存+数据库必须一致性的话，缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，最好不要做这个方案，读请求和写请求串行化，串到一个内存队列里去，这样就可以保证一定不会出现不一致的情况 串行化之后，就会导致系统的吞吐量会大幅度的降低，用比正常情况下多几倍的机器去支撑线上的一个请求。还有一种方式就是可能会暂时产生不一致的情况，但是发生的几率特别小，就是先更新数据库，然后再删除缓

43、存。问题场景描述解决先写缓存，再写数据库，缓存写成功，数据库写失败缓存写成功，但写数据库失败或者响应延迟，则下次读取（并发读）缓存时，就出现脏读这个写缓存的方式，本身就是错误的，需要改为先写数据库，把旧缓存置为失效；读取数据的时候，如果缓存不存在，则读取数据库再写缓存先写数据库，再写缓存，数据库写成功，缓存写失败写数据库成功，但写缓存失败，则下次读取（并发读）缓存时，则读不到数据缓存使用时，假如读缓存失败，先读数据库，再回写缓存的方式实现需要缓存异步刷新指数据库操作和写缓存不在一个操作步骤中，比如在分布式场景下，无法做到同时写缓存或需要异步刷新（补救措施）时候确定哪些数据适合此类场景，根据经验

44、值确定合理的数据不一致时间，用户数据刷新的时间间隔62.Red is常见性能问题和解决方案？1.Master最好不要做任何持久化工作，包括内存快照和AOF日志文件，特别是不要启用内存快照做持久化。2.如果数据比较关键，某个Slave开启AOF备份数据，策略为每秒同步一次。3.为了主从复制的速度和连接的稳定性，Slave和Master最好在同一个局域网内。4.尽量避免在压力较大的主库上增加从库5.Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。6.为了Master的稳定性，主从复制不要用图状结构，用

45、单向链表结构更稳定，即主从关系为：Master-Slave1-Slave2-Slave3.,这样的结构也方便解决单点故障问题，实现Slave对Master的替换，也即，如果Master挂了，可以立马启用Slave 1做M a ste r,其他不变。63.Red is官方为什么不提供Windows版本？因为目前Linux版本已经相当稳定，而且用户量很大，无需开发windows版本，反而会带来兼容性等问题.64.一个字符串类型的值能存储最大容量是多少?512M65.Red is如何做大量数据插入？Redis2.6开始redis-cli支持一种新的被称之为pipe mode的新模式用于执行大量数据插

46、入工作。66.假如Redis里面有1亿个key,其中有10w个key是以某个固定的已知的前缀开头的，如果将它们全部找出来？使用keys指令可以扫出指定模式的key列表。对方接着追问：如果这个redis正在给线上的业务提供服务，那使用keys指令会有什么问题？这个时候你要回答red is关键的一个特性：red is的单线程的。keys指令会导致线程阻塞一段时间,线上服务会停顿，直到指令执行完毕，服务才能恢复。这个时候可以使用scan指令，scan指令可以无阻塞的提取出指定模式的key列表，但是会有一定的重复概率，在客户端做一次去重就可以了，但是整体所花费的时间会比直接用keys指令长。67.使用

47、Redis做过异步队列吗，是如何实现的使用list类型保存数据信息，rpush生产消息，Ipop消费消息，当Ipop没有消息时，可以sleep一段时间，然后再检查有没有信息，如果不想sleep的话，可以使用blpop,在没有信息的时候，会一直阻塞，直到信息的到来。redis可以通过pub/sub主题订阅模式实现一个生产者，多个消费者，当然也存在一定的缺点，当消费者下线时，生产的消息会丢失。68.Red is如何实现延时队列使用sorted set,使用时间戳做score,消息内容作为key,调用zadd来生产消息，消费者使用zrangbyscore获取n秒之前的数据做轮询处理。69.Red is回收进程如何工作的？1 .一个客户端运行了新的命令，添加了新的数据。2.Redis检查内存使用情况，如果大于maxmemory的限制，则根据设定好的策略进行回收。3.一个新的命令被执行，等等。4.所以我们不断地穿越内存限制的边界，通过不断达到边界然后不断地回收回到边界以下。如果一个命令的结果导致大量内存被使用（例如很大的集合的交集保存到 个新的键），不用多久内存限制就会被这个内存使用量超越。70.Redis回收使用的是什么算法?LRU算法